KI im Qualitätsmanagement: Chance oder Risiko? Beides!

Die große Chance: Zurücklehnen und die KI machen lassen!

Stellen Sie sich einen Montagmorgen im Qualitätsmanagement vor. Ein Audit steht an. Statt hektisch Papierkram zu erledigen, liest der QM-Beauftragte eine Nachricht seines KI-Assistenten: „Audit-Check abgeschlossen.“ Die KI hat die Berichte vorbereitet und Normen wie die ISO 9001 automatisch überwacht – mit minimalem Zeitaufwand. 
Viele Unternehmen setzen KI darum vor allem für repetitive Aufgaben ein. Konkrete Anwendungsfelder sind recht vielversprechend. In unserem Blog „KI im Qualitätsmanagement: Tipps und Tools für die Arbeitsentlastung“ haben wir für Sie Praxisempfehlungen gesammelt.

It’s a match: KI und Qualitätsmanagement 

KI schafft Zeit für kreative und strategische Aufgaben – indem es  Routine-Aufgaben im QM bewältigen hilft. In den folgenden Bereichen geht diese Rechnung auf:

• Automatisierung: Wiederkehrende Aufgaben wie die Auditvorbereitung und Berichterstellung automatisiert die KI, was den QM-Beauftragten entlastet und wesentlich Zeit spart.
• Datenanalyse: KI analysiert große Mengen an Qualitätsdaten und Auditberichten in Echtzeit, erkennt Muster und Schwachstellen und liefert wertvolle Informationen für die kontinuierliche Verbesserung des QM-Systems.
• Personalisierte QM-Lösungen: KI kann individuelle Prozesse und Anforderungen eines Unternehmens automatisch erfassen und das Qualitätsmanagement an spezifische Normen wie die ISO 9001 anpassen.
• Erleichterung von Audits: Eine effiziente Überprüfung und Nachverfolgung von QM-Maßnahmen fördert die KI, indem sie Abweichungen von Normvorgaben erkennt und Auditberichte vorbereitet. Darüber hinaus können Organisationen KI-basierte Chatbots nutzen, um schnell und präzise spezifische Anforderungen der Normen nachzuschlagen.

Risiken Künstlicher Intelligenz im QM 

Trotz der vielversprechenden Anwendungsfelder gibt es auch Grenzen. Unternehmen tun darum gut daran, sich nicht von den Vorteilen der KI blenden zu lassen. Denn mit der zunehmenden Nutzung künstlicher Intelligenz gehen auch Risiken einher – wie die folgenden Beispiele zeigen:

Fehlinterpretationen

„Ein zentrales Problem: KI ist immer nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde“, sagt Sven Wiegand, CPTO von orgavision. „So beeindruckend es ist, dass ein System wie ChatGPT auf Fragen scheinbar passende Antworten liefert: Wenn Trainingsdaten veraltet oder fehlerhaft sind, können sie zu falschen Ergebnissen führen. Insbesondere in sicherheitsrelevanten oder entscheidungskritischen Bereichen sollten Unternehmen daher nicht blind auf die KI vertrauen, sondern die Ergebnisse stets durch menschliche Fachkräfte überprüfen lassen.“ 

Technologische Grenzen

Eine weitere Gefahr bergen die Grenzen der derzeitigen KI-Technologien. KI-Systeme, die auf maschinellem Lernen basieren, sind darauf spezialisiert, spezifische Aufgaben zu erfüllen – wie Muster erkennen, Schach spielen oder Texte schreiben. Sie verfügen aber nicht über eine allgemeine Intelligenz, die es ihnen ermöglichen würde, flexibel auf völlig neue Situationen zu reagieren. Das bedeutet, dass der Mehrwert von KI in vielen QM-Anwendungen auf relativ eng begrenzte Bereiche beschränkt bleibt.
Zudem kann KI bei Aufgaben, für die sie nicht konzipiert ist, sogar zu Qualitätsverlusten führen. Eine Studie der Harvard Business School zeigte beispielsweise, dass Unternehmensberater:innen, die KI zur Unterstützung heranzogen, teils schneller arbeiteten. In 19 Prozent der Fälle erzielten sie jedoch schlechtere Ergebnisse, weil sie die technischen Grenzen der KI nicht richtig einordneten.

Datenschutzverletzungen

Auch der Datenschutz stellt im Kontext von KI eine erhebliche Herausforderung dar – besonders in Europa. Da viele der führenden KI-Systeme von US-amerikanischen Unternehmen wie Microsoft oder Google betrieben werden, existieren Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Zugriffs auf sensible Informationen. Kompatibilität mit den Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist nicht selbstverständlich. Bei der Nutzung von KI im QM müssen Verantwortliche daher sicherstellen, dass personenbezogene oder vertrauliche Daten ausreichend geschützt sind.
Rechtliche Basics können Sie in unserem Blog „Goodbye, Fragezeichen: Rechtliche KI-Grundlagen im Qualitätsmanagement kennen“ nachlesen. 

Mangelnde Transparenz

„Woher weißt du das?“ Was bei unseren Mitmenschen oft selbstverständlich ist, vernachlässigen wir bei KI: Das Hinterfragen, um die Botschaft zu verifizieren. Ein Grund liegt darin, dass die Entscheidungen, die auf Algorithmen basieren, für uns schwer nachvollziehbar sind. Doch für den verantwortungsvollen Einsatz ist Transparenz unbedingt notwendig. 
Da die Gesetzgebung bislang vage Anforderungen an die Nachvollziehbarkeit stellt, nimmt das Thema Transparenz keine übergeordnete Priorität bei der Entwicklung Künstlicher Intelligenz ein. Die Nutzer:innen tappen somit häufig im Dunkeln. 

Energieverbrauch

Sven Wiegand bringt einen weiteren Aspekt ins Spiel: Energie! „Den Ressourcenverbrauch dürfen Unternehmen nicht vernachlässigen. KI-Systeme, insbesondere große Sprachmodelle wie ChatGPT sind extrem energieintensiv. Fachleute schätzen, dass eine Anfrage an ChatGPT etwa zehnmal mehr Energie verbraucht als eine einfache Suchanfrage bei Google. In einer Zeit, in der Nachhaltigkeit und Ressourcenschonung an Bedeutung gewinnen, sollte dieser Aspekt bei der Entscheidung für den Einsatz von KI im QM Berücksichtigung finden“, so Sven Wiegand.

Komplexität und Wettbewerbsnachteile

Der Einsatz von KI erfordert Vorarbeit: Unternehmen müssen rechtliche Fragestellungen klären, Mitarbeiter schulen, Ressourcen freischaufeln um die Ergebnisse zu überprüfen. Kleinere Organisationen haben hierfür oft nicht die nötigen Kapazitäten. Dadurch können für sie hinsichtlich Effizienz und Innovationskraft Nachteile entstehen. Die Konsequenz: Der Wettbewerb zieht durch KI-Unterstützung an ihnen vorbei.

Zukunftsdystopie: Böse KI?

Apropos Zukunft: Was passiert, wenn KI nicht nur Fehler begeht, sondern absichtlich Schaden anrichtet? Immerhin könnten entsprechende Systeme von Entwickler:innen gezielt mit kriminellen Absichten programmiert oder manipuliert sein. Vorstellbar ist sogar ein Antrainieren von bösartigem Verhalten, um Aufgaben zu sabotieren. 
Nimmt eine Organisation die KI-Diskussion auf, darf sie zudem das Thema Ethik nicht außen vorlassen. Dabei sollten Verantwortliche zügig Antworten auf Fragen nach Haftung und Verantwortlichkeit finden, um Gefahren zu minimieren und Qualität zu gewährleisten. 

Braucht meine QM-Software also KI?

Mit dem verantwortungsvollen Einsatz von KI steht und fällt der Erfolg für Unternehmen. Gleichzeitig müssen sie die Automatisierungsmöglichkeiten in Einklang mit der menschlichen Expertise bringen – um die Qualität zu verbessern.
Hier wollen wir mit gutem Beispiel vorangehen. Mit unserem neuen Feature „Frag orgavision!“ integrieren wir KI in Ihre Arbeitsumgebung, ohne dass Sie sich sorgen müssen, die Kontrolle zu verlieren. Stellen Sie Fragen zu Ihrem Handbuch und erhalten Sie in Sekundenschnelle Unterstützung! Unser Tool erleichtert Ihnen die tägliche QM-Arbeit, spart Zeit und lässt Raum für die wichtigen Themen, während es stets die menschliche Urteilsfähigkeit respektiert.